Мы надеемся, вы узнали себя в одном или нескольких из этих персонажей. Общим для них и, вероятно, для вас является желание стать лучшим «потребителем» данных и аналитики, с которыми вы сталкиваетесь.
Мы также создали аватар, представляющий людей, которым следует прочитать эту книгу, но которые, скорее всего, не станут этого делать (потому что в каждой истории должен быть злодей).
Джордж – менеджер среднего звена, читает последние деловые статьи об искусственном интеллекте и рассылает понравившиеся вверх и вниз по своей цепочке управления, как доказательство своей технической подкованности. Однако в зале заседаний он предпочитает «прислушиваться к своей интуиции». Джорджу нравится, когда его дата-сайентисты представляют ему цифры с помощью одного или двух слайдов. Когда результаты анализа согласуются с тем, что подсказала его интуиция, прежде чем он заказал исследование, он передает их вверх по цепочке и хвастается перед коллегами «внедрением искусственного интеллекта». Если результаты анализа не согласуются с его интуицией, он задает своим дата-сайентистам ряд туманных вопросов и отправляет их на поиски «доказательств», необходимых для продвижения его проекта.
Не будьте такими, как Джордж. Если вы знаете «Джорджа», порекомендуйте ему эту книгу и скажите, что он похож на «Реджину».
Зачем мы написали эту книгу
Мы считаем, что многие люди, похожие на описанные выше аватары, хотят больше узнать о данных, но не знают, с чего начать. Существует широкий спектр книг, посвященных науке о данных и статистике. На одном конце этого спектра находятся нетехнические книги, превозносящие достоинства и перспективы работы с данными. Какие-то из них лучше, чем другие. Самые лучшие из них напоминают современные бизнес-книги. Однако многие написаны журналистами, которые стремятся драматизировать начало эпохи данных.
В этих книгах описывается то, как те или иные бизнес-проблемы были решены путем их рассмотрения через призму данных. И в них даже встречаются такие понятия, как искусственный интеллект, машинное обучение и тому подобное. Не поймите нас неправильно, эти книги способствуют созданию осведомленности. Однако они не позволяют глубоко вникнуть в соответствующие темы, вместо этого сосредотачиваясь на высокоуровневом описании конкретной проблемы и ее решения.
На другом конце спектра находятся узкотехнические книги – 500-страничные тома в твердом переплете, пугающие как своим объемом, так и содержанием.
На противоположных сторонах этого спектра сосредоточены горы книг, что усугубляет разрыв в общении, – большинство людей читают либо только бизнес-книги, либо только технические книги, а не то и другое.
К счастью, между этими двумя крайностями есть много отличных книг. Нашими любимыми являются следующие:
– «Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking», Фостер Провост и Том Фосетт (Издательство: O’Reilly Media, 2013 год);
– «Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel», Джон Форман (Издательство: Альпина Паблишер, 2016 год).
Мы хотим добавить к этому списку еще одну книгу, которую вы сможете прочитать, не имея под рукой ни компьютера, ни блокнота. Если вам понравится наша книга, мы настоятельно рекомендуем прочитать одну или обе из указанных выше книг, чтобы углубить свое понимание. Вы не пожалеете.
Кроме того, мы очень любим эту тему. Если с помощью своей книги нам удастся побудить вас узнать больше о данных и аналитике, мы будем считать, что достигли успеха.
Что вы узнаете
Эта книга поможет вам построить ментальную модель для понимания науки о данных, статистики и машинного обучения. Ментальная модель – это «упрощенное представление наиболее важных элементов некоторой предметной области, достаточное для решения проблем»[7]. Думайте о ней как о хранилище в вашем мозгу, в которое вы можете поместить информацию.
Некоторые книги и статьи начинаются со списка определений: «Машинное обучение – это…», «Глубокое обучение – это…» и так далее. Чтение технических определений в отсутствие ментальной модели, в которую эту информацию можно было бы вписать, похоже на скупку одежды, которую вам негде хранить. Рано или поздно вся она окажется на свалке.
7
Эта идея обсуждается в чрезвычайно полезной книге Г. Уилсона «Teaching tech together» (CRC Press, 2019).